Der Stanford University zufolge haben sich die weltweiten Unternehmensinvestitionen in KI im Jahr 2025 mehr als verdoppelt. Das Capgemini Research Institute hat ermittelt, dass 80 % der Unternehmen ihre Investitionen in generative KI seit 2023 erhöht haben.
Wie aus einer Untersuchung des MIT aus dem Jahr 2025 hervorgeht, können 95 % der Unternehmen jedoch keinerlei Rendite aus ihren Investitionen in interne KI-Projekte vermelden.
Diese rasant steigenden Ausgaben in die Transformation signalisieren: Wir befinden uns in einer neuen Ära der Arbeitsplatztechnologie – einer, wie wir sie wohl noch nie erlebt haben. Dennoch tragen diese massiven Investitionen nicht zu den gewünschten Geschäftsergebnissen bei. Das liegt überraschenderweise nicht an der Technologie.
Die KI-ROI-Lücke wächst – und das ist ein menschliches Problem
Gerne sucht man den Schuldigen für den ausbleibenden ROI in der Technologie selbst – oder auch in deren Implementierung, beispielsweise durch einen Anbieter, der zu viel versprochen hat, oder Integrationen, die nicht wie erwartet funktionieren. So etwas kann natürlich vorkommen. Doch angesichts dessen, wie weit diese Probleme verbreitet sind, muss das Problem tiefer liegen. Wenn nur jedes siebte Unternehmen mit einer Technologie erfolgreich ist, während alle anderen trotz immer höherer Ausgaben nicht die gleichen Ergebnisse erzielen, sind die Ursachen dafür weiter gefasst.
Die meisten Unternehmen agieren nämlich so, als wäre das Ziel mit der Einführung der Technologie bereits erreicht. Sie richten das System ein, führen eine Schulung durch und erklären die Einführung für erfolgreich. Ob die Mitarbeitenden tatsächlich in der Lage sind, die neuen Tools zu nutzen, um ihre Aufgaben auf innovativere Weise zu erledigen, ist dabei oft zweitrangig – genauso wie die Frage, ob sie die Technologie überhaupt einsetzen. Genau deshalb bleiben die gewünschten Ergebnisse aus: Es hapert einfach an der Befähigung der Belegschaft.
Was sich „KI-Strategie“ nennt, ist häufig nicht mehr als ein Beschaffungsplan für Technologie, an den noch eine Schulungsveranstaltung angehängt wurde. So funktionieren die Systeme zwar größtenteils, aber die Belegschaft hat mit dem Wandel nicht Schritt gehalten. Eine einzelne, im Rahmen der Einführung abgehaltene Schulung reicht für die Bereitschaft der Mitarbeitenden nicht aus. Dafür ist die Skill-Lücke in puncto KI schlichtweg zu groß. Gefragt sind daher Ansätze, durch die nicht nur schnelleres, sondern auch kontinuierliches Upskilling der Belegschaft möglich wird.
Selbst wenn das System genau so funktioniert, wie es konzipiert wurde, kann die Akzeptanz ins Stocken geraten. Das allein reicht aus, um den Erfolg jeder Technologie zu gefährden. Schließlich hängt dieser davon ab, wie die Mitarbeitenden damit umgehen. Und so ist es heute die Kluft zwischen Technologiezugang und menschlicher Befähigung, die den ROI von KI-Investitionen blockiert und die damit verbundene geschäftliche Transformation ausbremst.
Die Lösung: Ein skillorientiertes Betriebsmodell
Ausgehend davon, dass die größte Hürde für Unternehmen in einer Skill-Lücke besteht, kann ein skillorientiertes Betriebsmodell dazu beitragen, jeden Schritt des Vorhabens zur KI-Transformation auf Daten zur Befähigung der Belegschaft zu stützen. Fehlt es an dieser Transparenz, basiert die Personalentwicklung auf reiner Spekulation und kann somit auch unmöglich die Problematik des KI-ROI lösen.
Was ist ein skillorientiertes Betriebsmodell?
Ein solches Modell ist dadurch gekennzeichnet, dass es auf den Skills der Mitarbeitenden aufbaut: über welche Skills sie verfügen, was sie gerade lernen und in welchen Bereichen sie sich als Nächstes weiterentwickeln werden. Der Ausgangspunkt hierfür besteht häufig darin, jederzeit nachvollziehen zu können, welche Fähigkeiten im gesamten Unternehmen vorhandenen sind (und auf welchem Niveau sie sich befinden). Anders als beim klassischen Modell stehen dabei keine statischen Jobrollen im Mittelpunkt.
Für dessen Umsetzung bedarf es Antworten, die rollenbasierte Modelle nicht liefern können. Welche Teams sind bereit für den bevorstehenden Wandel am Arbeitsplatz? Welche Rollen sind von den rasanten Veränderungen bedroht? Welche Skills und Fähigkeitsprofile gewinnen an Bedeutung, und welche verlieren an Relevanz?
Inwiefern wirkt sich ein klarer Überblick über vorhandene Skills auf die Rendite von KI-Investitionen aus?
Wer nicht weiß, an welchen KI-Kompetenzen es fehlt, kann sie auch nicht entwickeln. Ohne einen Anhaltspunkt, wo man anfangen soll, kann man seine Fähigkeiten nicht richtig ausbauen. Das Wissen um eine Lücke zwischen KI-Technologie und der Befähigung zu ihrer Nutzung reicht allein nicht aus. Um schnell zum Ziel zu kommen, muss man verstehen, wo genau diese Lücke besteht und wie sie sich schließen lässt.
Und nicht zuletzt bedeutet mehr Wissen, dass Lernen stärker personalisiert werden kann. Skilldaten bilden die Grundlage für Lernangebote, die individuell auf jede einzelne Person zugeschnitten sind. Ohne diese Daten lassen sich Lerninhalte und -erfahrungen nur auf „die breite Masse“ ausrichten. Sobald der Kontext zum Fähigkeitsprofil gegeben ist, werden KI-Rollenspiele, -Coaching und andere dynamische Lernerfahrungen möglich und wirkungsvoll.
Beispiel: Ein skillorientiertes Betriebsmodell mit der Integration von Degreed und SAP
Degreed gibt Ihnen ein Lernsystem an die Hand, das HR- und Lernökosysteme an einem zentralen Ort für Skills zusammenführt. So erhalten Führungskräfte einen klaren und umsetzbaren Überblick über die Fähigkeiten der Belegschaft.
Durch die Integration mit Plattformen wie SAP und führenden Inhaltsanbietern überführt diese einheitliche Ebene Skilldaten in Einblicke, auf deren Grundlage Führungskräfte handeln können. Der entscheidende Faktor liegt in der Stärke und Interoperabilität dieser Partnerschaft. Degreed ist eine von SAP empfohlene App und verfügt damit über eine Premium-Zertifizierung, die die höchsten SAP-Standards in puncto Sicherheit, Tests und Performance-Benchmarks erfüllt.
Durch ein solches Maß an Vernetzung lassen sich auch einige der größten Herausforderungen bewältigen, wie etwa die Skalierbarkeit bei gleichbleibender Konsistenz. Besonders problematisch für eine globale Skillstrategie ist beispielsweise die Einheitlichkeit: Ein Skill-Leistungsniveau „Level 3“ kann in Berlin etwas völlig anderes bedeuten als dasselbe Level in Singapur. Diese uneinheitliche „Skillsprache’“ führt dazu, dass die entsprechenden Daten unübersichtlich und ungenau sind. Daran setzt Degreed an, indem Skillsignale verschiedener Technologieanbieter vereinheitlicht und in ein gemeinsames Aufzeichnungssystem wie den Talent Intelligence Hub von SAP eingebunden werden. Mit einem Mal sind die Daten dadurch klar und umsetzbar.
Dies unterstützt die unternehmensweite Personalplanung und die internationale Mobilität der Belegschaft und lässt dabei gleichzeitig Raum für lokale Flexibilität bei funktionalen Skills.
SAP SuccessFactors und Degreed schaffen zusammen ein umfassendes Talent-Ökosystem, in dem Skilleinblicke direkt in die Personalentwicklung einfließen. SAP SuccessFactors dient dabei als Aufzeichnungssystem zur Identifizierung von Rollen, Personalbedarf und kritischen Skill-Lücken, während Degreed als Handlungssystem fungiert, maßgeschneiderte, adaptive Lernerfahrungen bereitstellt.
Durch diesen Verbund wird schnellere Transformation möglich.
Die Bereitschaft der Mitarbeitenden als fehlendes Puzzlestück bei KI-Investitionen
Unternehmen, die mit ihren KI-Investitionen echten ROI erzielen, verfolgen einen anderen Ansatz: Sie betrachten den Aufbau einer qualifizierten Belegschaft als ebenso strategisch wie die Investition in die richtige Technologie zum richtigen Zeitpunkt.
Hier kommen ein skillorientiertes Betriebsmodell und ein vernetzter Tech-Stack ins Spiel. Wenn Sie Ihr Aufzeichnungssystem in SAP SuccessFactors mit einem Handlungssystem in Degreed verknüpfen, fließen Daten zu Kompetenzprofilen nahtlos durch eine einheitliche Technologieplattform. Dies liefert einen umfassenden Überblick über die Bereitschaft der Mitarbeitenden – ein wesentlicher Bestandteil jeder Strategie für die KI- und Geschäftstransformation. So lassen sich die Skill-Lücken, die der KI-Akzeptanz und -Rendite im Weg stehen, leichter ausmachen und schneller schließen, sodass die Personalentwicklung auch bei wechselnden Prioritäten auf Kurs bleibt.
Die Transformation kann nur gelingen, wenn die Mitarbeitenden dazu befähigt werden, mit dem technologischen Wandel Schritt zu halten. Im Zeitalter der KI gewinnen diejenigen Unternehmen, die ihre Belegschaft so aufstellen, dass sie KI als messbaren Wettbewerbsvorteil nutzen können.
Laden Sie das vollständige Whitepaper herunter → Keine KI-Transformation ohne den Menschen (gemeinsam verfasst von Degreed und SAP)
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